基于改进BP网络的车牌字符识别方法研究

• 作者: 向灿群 吴健辉 张国云 涂兵 郭龙源
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 改进BP网络 车牌 字符识别 全参数自动调整
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 243-248
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3865字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.04.041

摘要

针对传统BP算法在车牌字符识别速度较慢和识别准确率较低的问题,提出一种改进的BP网络车牌字符识别方法.通过对BP算法的输入特征数优化,在不降低识别精度的情况下精简了输入层节点数,提升了识别速度.改进后的BP算法采用全参数自动调整,引入自适应学习率、动量因子、坡度因子,增加了BP算法的识别精度;同时通过更好的利用车牌字符特征和BP网络特征,降低了算法结构的复杂性,增强了算法的鲁棒性.实验结果表明,该算法在实际采集的自建整副车牌数据集上的识别率上比传统BP神经网络车牌识别算法提高近6.5%;在识别速度上提高近1.3 s.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国云	湖南理工学院信息与通信工程学院	72	520	12.0	19.0
2	涂兵	湖南理工学院信息与通信工程学院	24	46	4.0	5.0
3	吴健辉	湖南理工学院信息与通信工程学院	38	208	8.0	13.0
4	向灿群	复杂系统优化与控制湖南省普通高等学校重点实验室	1	8	1.0	1.0
5	郭龙源	复杂系统优化与控制湖南省普通高等学校重点实验室	1	8	1.0	1.0